Redis:优雅键值设计与BigKey处理

1. 优雅的key结构

Redis的Key虽然可以自定义,但最好遵循下面的几个最佳实践约定:

  • 遵循基本格式:[业务名称]:[数据名]:[数据/数据id]
  • 长度不超过44字节
  • 不包含特殊字符

例如:我们的登录业务,保存用户信息,其key可以设计成如下格式:

图片[1]-Redis:优雅键值设计与BigKey处理-不念博客

优点:

  • 可读性强
  • 避免key冲突
  • 方便管理
  • 更节省内存: key是string类型,底层编码包含int、embstr和raw三种embstr在小于44字节使用,采用连续内存空间,内存占用更小。当字节数大于44字节时,会转为raw模式存储,在raw模式下,内存空间不是连续的,而是采用一个指针指向了另外一段内存空间,在这段空间里存储SDS内容,这样空间不连续,访问的时候性能也就会收到影响,还有可能产生内存碎片
图片[2]-Redis:优雅键值设计与BigKey处理-不念博客

2. BigKey慎用

BigKey通常以Key的大小和Key中成员的数量来综合判定,例如:

  • Key本身的数据量过大:一个String类型的Key,它的值为5 MB
  • Key中的成员数过多:一个ZSET类型的Key,它的成员数量为10,000个
  • Key中成员的数据量过大:一个Hash类型的Key,它的成员数量虽然只有1,000个但这些成员的Value(值)总大小为100 MB

那么如何判断元素的大小呢?redis也给我们提供了命令

图片[3]-Redis:优雅键值设计与BigKey处理-不念博客

注意:

  • 一般不推荐使用memory指令,因为memory指令对cpi使用率比较高
  • 实际开发我们一般只需要判断值或者值的个数即可

推荐值:

  • 单个key的value小于10KB
  • 对于集合类型的key,建议元素数量小于1000,个数一般不超过5000

请注意,MEMORY 命令在 Redis 4.0 版本及更高版本中引入。如果您使用的是较旧的版本,您可能需要升级 Redis 到最新版本才能使用 MEMORY 命令

2.1. BigKey的危害

  • 网络阻塞
    • 对BigKey执行读请求时,少量的QPS就可能导致带宽使用率被占满,导致Redis实例,乃至所在物理机变慢
  • 数据倾斜
    • BigKey所在的Redis实例内存使用率远超其他实例,无法使数据分片的内存资源达到均衡
  • Redis阻塞
    • 对元素较多的hash、list、zset等做运算会耗时较旧,使主线程被阻塞
  • CPU压力
    • 对BigKey的数据序列化和反序列化会导致CPU的使用率飙升,影响Redis实例和本机其它应用

3. 如何发现BigKey

3.1.  redis-cli –bigkeys

图片[4]-Redis:优雅键值设计与BigKey处理-不念博客

利用redis-cli提供的–bigkeys参数,可以遍历分析所有key,并返回Key的整体统计信息与每个数据的Top1的big key

命令:

`redis-cli -a 密码 --bigkeys`

3.2.  scan扫描

自己编程,利用scan扫描Redis中的所有key,利用strlen、hlen等命令判断key的长度(此处不建议使用MEMORY USAGE

图片[5]-Redis:优雅键值设计与BigKey处理-不念博客

scan 命令调用完后每次会返回2个元素,第一个是下一次迭代的光标,第一次光标会设置为0,当最后一次scan 返回的光标等于0时,表示整个scan遍历结束了,第二个返回的是List,一个匹配的key的数组

import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.ScanResult;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class JedisTest2 {
    private Jedis jedis;


    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 1.建立连接
         jedis = new Jedis("192.168.150.102", 6379);
        // 2.设置密码
//        jedis.auth("123321");
        // 3.选择库
        jedis.select(0);
    }

  
    final static int STR_MAX_LEN = 10 * 1024;
    final static int HASH_MAX_LEN = 500;

    @Test
    void testScan() {
        int maxLen = 0;
        long len = 0;

        String cursor = "0";
        do {
            // 扫描并获取一部分key
            ScanResult<String> result = jedis.scan(cursor);
            // 记录cursor
            cursor = result.getCursor();
            List<String> list = result.getResult();
            if (list == null || list.isEmpty()) {
                break;
            }
            // 遍历
            for (String key : list) {
                // 判断key的类型
                String type = jedis.type(key);
                switch (type) {
                    case "string":
                        len = jedis.strlen(key);
                        maxLen = STR_MAX_LEN;
                        break;
                    case "hash":
                        len = jedis.hlen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "list":
                        len = jedis.llen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "set":
                        len = jedis.scard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "zset":
                        len = jedis.zcard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    default:
                        break;
                }
                if (len >= maxLen) {
                    System.out.printf("发现 big key : %s, type: %s, length or size: %d %n", key, type, len);
                }
            }
        } while (!cursor.equals("0"));
    }

  
    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
}

3.3. 第三方工具

  • 利用第三方工具,如 Redis-Rdb-Tools 分析RDB快照文件,全面分析内存使用情况
  • https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools

如何删除BigKey

BigKey内存占用较多,即便时删除这样的key也需要耗费很长时间,导致Redis主线程阻塞,引发一系列问题。redis 3.0 及以下版本

如果是集合类型,则遍历BigKey的元素,先逐个删除子元素,最后删除BigKey

  • 使用 DEL 命令:

尽管 DEL 命令是同步的,可能会对性能产生一些影响,但它仍然是删除键的一种方法。你可以使用以下命令:

DEL key

其中,key 是你要删除的键的名称。这个命令会阻塞 Redis 服务器,直到删除操作完成

  • unlink 命令

Redis在4.0后提供了异步删除的命令:unlink

© 版权声明
THE END
喜欢就支持一下吧
点赞139赞赏 分享
评论 抢沙发
头像
欢迎光临不念博客,留下您的想法和建议,祝您有愉快的一天~
提交
头像

昵称

取消
昵称代码图片

    暂无评论内容